KI-Anwendungen sind längst Teil unseres Alltags und treffen immer mehr Entscheidungen für den Menschen. Wie gut und wertfrei diese sind, hängt allerdings maßgeblich von der Qualität der Daten ab, mit denen die KI-Technologien arbeiten und trainieren. Doch wie lässt sich eine hohe Datenqualität durchweg sicherstellen?
Das Hasso-Plattner-Institut (HPI) arbeitet als Partner im neuen Forschungsverbundprojekt „KI-Test- und Trainingsdatenqualität in der digitalen Arbeitsgesellschaft“ (KITQAR) mit an der Entwicklung von Standards und Messkriterien für eine hohe Datenqualität. KITQAR beschäftigt sich mit den Qualitätsanforderungen an KI-Test-, Validierungs- und Trainingsdaten in der digitalen Arbeits- und Wissensgesellschaft und untersucht diese Daten in einem wissenschaftlich-technischen Konsortium aus informatischer, ethischer, rechtlicher, normungstechnischer und praktischer Sicht. Ziel des Projektes ist die beispielhafte Entwicklung eines praktisch anwendbaren und wissenschaftlich fundierten Modells zur KI-Test-, Validierungs- und Trainingsdatenqualität. Das vom Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) geförderte Projekt startete zum 1. Dezember 2021 und läuft über 20 Monate.
„Die Qualität der verwendeten Daten ist eine zunehmende Sorge unter Entwicklern und Nutzern von künstlicher Intelligenz. Neben der Entwicklung klassischer Datenreinigungsverfahren gilt es, die Qualität von Daten genereller zu definieren und so auch ethische und rechtliche Grenzen zu berücksichtigen“, so Professor Felix Naumann, der das Projekt auf Seiten des HPI an seinem Fachgebiet Informationssysteme leitet.
KITQAR
Das Forschungsprojekt KITQAR wird von der Denkfabrik Digitale Arbeitsgesellschaft im Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS) gefördert. Konsortialführer des Forschungsverbundprojekts ist der Verband der Elektrotechnik Elektronik und Informationstechnik e.V. (VDE). Neben dem Hasso-Plattner-Institut (HPI) sind außerdem die Europa-Universität Viadrina und das Internationale Zentrum für Ethik in den Wissenschaften (IZEW) als Partner am Projekt beteiligt.